Vertica（五）开发相关1

Vertica的开发主要从支持的开发接口、SQL开发、数据处理特性和负载均衡管理4个方面进行学习。

标准开发接口方面，Vertica提供了基于ODBC、JDBC和ADO.NET的接口，在此基础上还提供了原生的Python和PERL接口。除了上述的标准接口外，Vertica提供了Kafka的集成，可以将Vertica作为Kafka的数据生产者和消费者，支持将Kafka的topic数据采用COPY加载的方式，快速装入vertica数据。

SQL开发方面，Vertica支持标准的DDL,DML和DCL语句，为了快速数据加载，有特有的COPY语句，以及EXPORT语句等。

以下内容可以关注：

1 Vertica为了提高数据处理效率，针对delete和update语句进行了优化，delete并不执行真正的删除操作，而只是打上删除标记；而update语句则转化为delete/insert的结合，先标记数据删除，然后执行数据插入。这种处理方式带来问题，是需要在后期数据库维护时，进行定期的空间回收操作，通过select purge()语句进行数据清理。

2 SELECT语句在支持常规的表关联外，引入了事件序列关联 ，这是外部联接的扩展，但当不存在匹配时，事件序列联接不使用空值填充未保留的边，而是将其从上一个值中插入的未保留的边值填充。非常适合于基于时间序列进行关联匹配的场景。

示例：

常规的全连接:

采用事件序列关联：

SELECT* FROM hTicks h FULL OUTER JOIN aTicks a
   ON (h.time INTERPOLATE PREVIOUS VALUEa.time);

3 WITH语句处理机制优化

支持2种执行方式，一种以内嵌子查询的方式执行，适合于只引用一次的情况；对于多次引用的with子句，适合于打开物化选项，将子查询结果写入临时表，便于主查询多次引用，查询结束后临时表自动清理。如下：

ALTER SESSION SET PARAMETER EnableWithClauseMaterialization=1;


--Begin WITHclause
WITH
  store_orders_fact_new AS(
    SELECT * FROM store.store_orders_fact
WHERE date_shipped between '2007-12-15' and '2007-12-31')
--End WITH clause
-- Begin main primary query
SELECTstore_key, product_key, product_version, SUM(quantity_ordered*unit_price) AStotal_price
FROM store_orders_fact_new
GROUP BY store_key, product_key, product_version
ORDER BY total_price;

这是我的第12篇。